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  • 科學(xué)智能理學(xué)碩士
    MSc AI for Science
    所屬學(xué)院:理學(xué)院
    申請難度:高 就業(yè)前景:優(yōu) 消費水平:中
    11 QS 2025

    項目簡介

    入學(xué)時間 項目時長 項目學(xué)費
    8月 1年 S$52,320

    申請時間

    2025Fall
  • 2024-10-1 開放時間
  • 2025-03-15 Round1
    2025Fall Round1 開始時間:2024-10-1 結(jié)束時間:2025-03-15 距申請截止還剩79天
  • 項目官網(wǎng)

    語言要求

    類型 總分要求 小分要求
    雅思 6.0 /
    托福 85 /

    其它要求

    科學(xué)、工程和應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)的學(xué)士(榮譽)學(xué)位或四年制學(xué)士學(xué)位。

    具有其他資格和成就的候選人也可以被考慮。

    培養(yǎng)目標(biāo)

    新加坡國立大學(xué)科學(xué)智能理學(xué)碩士旨在為下一代科學(xué)家、應(yīng)用數(shù)學(xué)家、工程師提供新興的人工智能工具和必要的科學(xué)知識,以實現(xiàn)人工智能驅(qū)動的創(chuàng)新和數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)。該課程包括基于各種科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。在這個項目下培訓(xùn)的學(xué)生將為在學(xué)術(shù)或工業(yè)研究和發(fā)展中設(shè)計和實施尖端人工智能技術(shù)做好充分準(zhǔn)備。培養(yǎng)學(xué)生掌握人工智能和科學(xué)的“雙語”,從而準(zhǔn)備好將人工智能應(yīng)用于科學(xué)研究和發(fā)現(xiàn)中的現(xiàn)實世界問題。使學(xué)生能夠從復(fù)雜、嘈雜或大量的數(shù)據(jù)集中獲得見解并形成假設(shè)。讓學(xué)生接觸人工智能在不同科學(xué)領(lǐng)域的突破性應(yīng)用,包括物理、化學(xué)、生物、制藥、流行病學(xué)等。教導(dǎo)學(xué)生在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中使用人工智能時進(jìn)行有效和批判性的交流。為各種新興的人工智能專業(yè)做好準(zhǔn)備,如學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和私營部門的研究人員、科學(xué)家、R&D經(jīng)理、項目經(jīng)理等。讓畢業(yè)生具備數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究能力,從而提升他們在新加坡國立大學(xué)和世界其他知名大學(xué)攻讀有競爭力的博士課程的技能。向?qū)θ斯ぶ悄茉谘芯?、開發(fā)和發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用感興趣的教育工作者和其他專業(yè)人員提供先進(jìn)的知識。

    主要課程

    序號 課程介紹 Curriculum
    1 人工智能在科學(xué)中的應(yīng)用 Applications of AI in Science
    2 科學(xué)發(fā)現(xiàn)的實用機(jī)器學(xué)習(xí) Practical Machine Learning for Scientific Discovery
    3 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ) Foundations of Deep Learning
    4 科學(xué)人工智能研討會課程 Seminar Course for AI in Science
    5 天體物理學(xué)中的人工智能 AI In Astrophysics
    6 生物成像中的人工智能 AI In Bio-imaging
    7 科學(xué)人工智能專題 Special Topics in AI for Science
    8 研究項目中的機(jī)器學(xué)習(xí) Machine Learning in a Research Project
    9 科學(xué)人工智能行業(yè)實習(xí) Industry Internship for AI in Science
    10 應(yīng)用程序的數(shù)值食譜 Numerical Recipes with Applications
    11 量子信息與計算 Quantum Information and Computation
    12 貝葉斯統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí) Bayesian Statistics and Machine Learning
    13 復(fù)雜系統(tǒng)分析和建模 Complex Systems Analysis and Modelling
    14 化學(xué)中的人工智能 AI in Chemistry
    15 深度學(xué)習(xí)及其應(yīng)用 Deep Learning and Applications
    16 使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行文本處理和解釋 Text Processing & Interpretation with Machine Learning
    17 數(shù)據(jù)科學(xué)的自然語言處理 Natural Language Processing for Data Science
    18 人工智能在制藥領(lǐng)域的應(yīng)用 AI in Pharmaceutical Applications

    預(yù)約咨詢

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